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Enregistrement W7132902633

Nonlinearity-Aware Filtering and Constellation Design for the Fibre-Optic Channel

2025· dissertation· W7132902633 sur OpenAlexaff
Susanna Elizabeth Rumsey

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCodebookFilter (signal processing)Coding (social sciences)Probabilistic logicPrincipal component analysisFilter designControl theory (sociology)Coding gainRedundancy (engineering)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present two methods for reducing error rates in fibre-optic communications by taking into account the nonlinearity of the channel. For single-channel short-range links, we present a method for redesigning the output filter response using a new statistical tool which we describe in depth. For multi-channel long-haul fibres, we present a coding and modulation system that reduces inter-channel interference. In the single-channel short-haul case, we show that matched filtering at the outputwith a root-raised-cosine pulse is nonoptimal. We do this by constructing an output filter with improved performance. The new system includes out-of-band frequencies in the filter response in order to obtain lower-error results. We design this new filter response using a novel variation on principal component analysis that generates quasi-cyclic principal components. We name this new tool quasicyclic principal component analysis (QPCA), and additionally describe some of its nonfibre applications. In the multi-channel long-haul case, we construct a bounded-energy codebook that provides improved performance over existing schemes, not only through carefully designed symbol-level probabilistic shaping, but also through codeword-level shaping. This allows us to reduce inter-channel interference: specifically it gives an improvement of about 0.5 dB at the optimal operating point with simplified phase tracking. This performance improvement is reduced but not eliminated in the case of exact phase information at the output. In particular, the error-correction capabilities of our coding scheme are competitive with existing schemes, notably enumerative sphere shaping, while exhibiting improved runtime and space complexity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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